（1）回归结果
表6.2报告了不同国内利益集团政治影响判断标准下，贸易保护政策与其各个影响因素的回归结果。该表中，判断门限值均为25th百分位数。在关税方程中，作为本书的研究重点，在代表委员类和政府官员类政治联系类型，即Ih_dele、Ih_off下，β1、β3和β4无论是从统计意义上还是经济意义上都支持了命题1和命题2的结果。也就是说，若某行业存在以代表委员类或政府官员类似影响方式的利益集团，则该行业获得的贸易保护会有约2%—6.8%的提高；在上下游利益集团竞争中，如果某行业的下游行业拥有利益集团，则该行业所受到的保护将会降低约1%—7.5%；相比较而言，那些下游不存在利益集团的行业所得到的保护则会增加约1%。β2在Ih_dele、Ih_off类型下，虽然方向与命题3一致，但是要么不显著，要么大大超过了预期。这说明如果某行业不存在利益集团，则该行业究竟是保持初始的保护水平，还是会大幅度降低保护，需要进一步检验。
在政治影响方程中，上下游利益集团的相互竞争被更为细致地刻画了。在代表委员类类型，即Ih_dele下down_ss的系数是符合命题2的预期的，且在1%的显著性水平上显著。具体而言，因此当某行业的产品总产量中作为下游行业中间品的比例增加1%时，该行业需要多增加约2位全国人大代表或者政协委员来维持较高的贸易保护。在其他类型下down_ss的系数虽然方向上符合命题2的预期的，但是最多只有在15%的显著性水平上显著。这进一步证明了代表委员类政治联系的适用性，不过另一个反映下游行业利益集团的变量down_sh均不显著，说明下游行业集中度并没有给上游利益集团造成竞争和压力。
表6.2 回归结果
续 表
注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。表中αζ为β2和β4对β1和β3的比值，只有当系数至少在10%的显著性水平上显著时才会被计算。由于方程3并不是研究的重点，因此省略。下表同。
观察αζ值可知，在政治联系类型下，αζ均在20%以下，这基本支持了推论1。也就说，利益集团是由社会中少数阶层构成的。在两种政治献金类型，即Ic_contri1和Ic_contri2下，无论是命题1、命题2还是命题3基本都没有获得数据的显著支持。这也就说明了政治献金并非是中国国内利益集团影响政府的方式。为了保证结果的稳定性，下文分别以不同的门限值，不同的模型形式以及不同的样本进行了稳定性检验。
（2）稳定性检验
为了检验命题1、命题2和推论1的稳定性，本书分别从变量构建、标准设定以及样本匹配三个方面开展稳定性检验。首先采用了50th和75th百分位数作为判断门限值进行回归检验。表6.3的关税方程表明，在50th和75th百分位数的标准下，在代表委员类型Ih_dele中的β1、β3和β4至少在10%的显著性水平上仍旧支持了命题1、命题2。而在政府官员类型Ih_off中的β1并不显著，也就是说命题1没有得到数据的支持。在政治影响方程中，down_ss在代表委员类型中的表现也要优于政府官员类型和政治献金类型，down_sh的系数则均不显著，down_ss的系数支持了命题2。应该说，利用不同的门限标准进行的稳定检验支持了命题1和命题2，并且表明中国国内利益集团影响政府的方式主要是代表委员类的政治联系。另外，观察αζ值可知，推论1有关少数阶层的假设也得到了支持。(www.xing528.com)
表6.3 稳定性检验A
续 表
其次，由于在理论分析部分的式（6.9）中并没有出现ln（wage）、scientists等控制变量，因此表6.4前三列报告了除年度虚拟变量以外，不包含控制变量的回归结果。代表委员类型Ih_dele中的β1和β3在关税方程中均显著地支持了命题1和命题2。在政治影响方程中，down_ss的系数在代表委员类型中在1%的显著性水平上显著，而down_sh系数在政府官员类型中不仅不够显著甚至出现负数。由此可见，省略控制变量的稳定性检验仍旧支持了命题1、命题2，并且更加明确了中国国内利益集团影响政府的方式是代表委员类的政治联系。
最后，由于《中国投入产出表》只有2005年、2007年和2010年三个版本，考虑数据获得的准确性以及时间滞后性，表6.4后三列报告了2004年、2006年和2009年三个年度的面板数据回归结果，该三年依次使用2005年、2007年和2010年投入产出表完全消耗系数矩阵。代表委员类型Ih_dele和政府官员类型Ih_off中的β1和β3在关税方程中表现仍旧较为稳定，基本支持了命题1和命题2。在政治影响方程中，在代表委员类型下down_ss系数方向虽然符合命题2的预期但是显著性有所减弱，这可能是因为样本数量的减少影响了大样本性质。
表6.4 稳定性检验B
续 表
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